package com.zjj.lbw.algorithm.graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

/**
 * @author zhanglei.zjj
 * @description leetcode_207. 课程表，图解法
 * 你这个学期必须选修 numCourses 门课程，记为 0 到 numCourses - 1 。
 *
 * 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ，表示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程  bi 。
 *
 * 例如，先修课程对 [0, 1] 表示：想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 。
 * 请你判断是否可能完成所有课程的学习？如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。
 *
 *
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
 * 输出：true
 * 解释：总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要完成课程 0 。这是可能的。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0],[0,1]]
 * 输出：false
 * 解释：总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要先完成 课程 0 ；并且学习课程 0 之前，你还应先完成课程 1 。这是不可能的。
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= numCourses <= 105
 * 0 <= prerequisites.length <= 5000
 * prerequisites[i].length == 2
 * 0 <= ai, bi < numCourses
 * prerequisites[i] 中的所有课程对 互不相同
 * @date 2023/6/16 15:18
 */
public class CourseSchedule_leetcode_207 {
    // 深度优先遍历（基于出度表） 实现
    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        // 图-邻接表
        List<List<Integer>> adjacencyList = new ArrayList(numCourses);
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            adjacencyList.add(new ArrayList<>());
        }
        for (int i = 0; i < prerequisites.length; i++) {
            int[] pre = prerequisites[i];
            adjacencyList.get(pre[1]).add(pre[0]);
        }

        // 在顶点遍历时候做标记
        // 尚未遍历为：0，正在遍历为：1，遍历完成为：-1
        int[] flags = new int[numCourses];
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (!deepSearh(adjacencyList, flags, i)) {
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

    // 从当前结点index开始进行深度遍历
    public boolean deepSearh(List<List<Integer>> adjacencyList, int[] flags, int index) {
        // 当前已经遍历过
        if (flags[index] == -1) {
            return true;
        }
        // 当前正在遍历，说明已经是第二次遍历，出现了环
        if (flags[index] == 1) {
            return false;
        }
        // 改状态
        flags[index] = 1;
        List<Integer> depedList = adjacencyList.get(index);
        for (Integer item : depedList) {
            if (!deepSearh(adjacencyList, flags, item)) {
                return false;
            }
        }
        // 遍历完改状态
        flags[index] = -1;
        return true;
    }


    // 基于入度表实现
    public boolean canFinish2(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        // 图-邻接表
        List<List<Integer>> adjacencyList = new ArrayList<>(numCourses);
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            adjacencyList.add(new ArrayList<Integer>());
        }
        // 入度表
        int[] indegrees = new int[numCourses];
        // 填充邻接表及对应的度
        // prerequisites[i] = [ai, bi]，表示要学习课程 ai则必须先学习课程 bi
        for (int i = 0; i < prerequisites.length; i++) {
            int[] pre = prerequisites[i];
            // 填充邻接表，表示顶点ai有一条由顶点bi指向顶点ai的边
            adjacencyList.get(pre[1]).add(pre[0]);
            // 要注意有[ai, bi]，也可能会有 [ai, ci]，所以入度表要累加
            indegrees[pre[0]]++;
        }
        // 队列用以存放入度为0的顶点
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        // 初始化队列
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (indegrees[i] == 0) {
                queue.add(i);
            }
        }
        while (!queue.isEmpty()) {
            // 从队列中取得一个入度为0的顶点，顶点计数同时减一
            numCourses--;
            int item = queue.poll();
            List<Integer> deped = adjacencyList.get(item);
            for (Integer depedItem : deped) {
                indegrees[depedItem]--;
                // 如果当前结点的入度为0，说明所有它依赖的前驱结点都处理过，则将该结点也放入队列
                if (indegrees[depedItem] == 0) {
                    queue.add(depedItem);
                }
            }
        }
        // 整个课程可以安排成功，则图是有向无环图，则所有节点都入队并出队后，就完成了拓扑排序
        // 若课程安排图中存在环，一定有节点的入度始终不为0，会被重复处理
        // 所以成功拓扑排序，出队次数等于课程个数，检查 numCourses == 0 即可判断课程是否可以成功安排
        return numCourses == 0;
    }
}
